수수께끼 고양이

데이터를 퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을때 사용 generation_id 별로 데이터의 갯수를 퍼센테이지로 비교할 수 있도록 파이차트로 나타내보자! df2 = df['generation_id'].value_counts() plt.pie(df2, labels=df2.index, autopct='%.1f', startangle=90, wedgeprops={'width':0.7}) plt.legend() plt.title('Generation ID Pie Chart') # %.2f : 소수점 2자리까지 퍼센트로 나타내라 # wedgeprops={'width':0.7} : 가운데 구멍 뚫기(도넛모양) plt.show() type_1 의 데이터를 보니까 총 18개인데 데이터의 갯수가 가장 많은 순으로 상위 6개만..

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, index=[0, 1, 2, 3]) df1 df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']}, index=[4, 5, 6, 7]) df2 df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'], 'B': ['..

import pandas as pd reviews = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Notebooks/data/wine-data.csv',index_col=0) reviews 리뷰 데이터프레임에서 points 컬럼의 median 값은? reviews['points'].median() 나라를 중복되지 않도록 가져와서 countries 변수에 저장하고, 화면에 출력하시오. countries = reviews['country'].unique() countries 각 국가별로는 몇개의 리뷰가 있는지, 각국가별 리뷰수를 구하시오. reviews.groupby('country').size() reviews['country'].value_counts() 리뷰 데이터프레임의 price..

# We create a list of Python dictionaries items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes':8, 'suits':45}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5, 'shirts': 2, 'shoes':5, 'suits':7}, {'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4, 'shoes':10}] df = pd.DataFrame(data = items2, index= ['store 1', 'store 2', 'store 3']) df NaN 을 파악하는 방법, 변수명.isna() : ..

pandas DataFrame : 행과 열 import pandas as pd # We create a dictionary of Pandas Series items = {'Bob' : pd.Series(data = [245, 25, 55], index = ['bike', 'pants', 'watch']), 'Alice' : pd.Series(data = [40, 110, 500, 45], index = ['book', 'glasses', 'bike', 'pants'])} pd.DataFrame(data=items) # DataFrame = 2차원 데이터 / Series = 1차원 데이터 왼쪽 진한 글씨를 index 라고 하고 윗쪽 진한 글씨를 columns 라고 하고 안쪽 데이터 부분을 values 라고..

index = ['apples', 'oranges', 'bananas'] data = [10, 6, 3,] fruits=pd.Series(data=data, index=index) fruit_list= [10,6,3] fruit_list fruits data에 5씩 더하고 싶을 때 fruits+5 fruits = fruits+5 # fruits 변수에 저장(메모리 저장), 데이터 가공 fruits fruits 특정 인덱스에 data 값을 변경하고 싶을 때 fruits['oranges']= fruits['oranges']-2 fruits fruits[['apples','bananas']] = fruits[['apples','bananas']]-3 fruits pandas Series 실습 예제 1. 다음과..

안녕하세요! 오늘은 인공지능 서비스에 대해 알아보려고 합니다. 인공지능 서비스란 인공지능 기술을 이용하여 다양한 문제를 해결하거나 편리한 기능을 제공하는 서비스를 말합니다. 예를 들어, 사진에서 물체를 인식하거나 음성을 인식하고 번역하는 것과 같은 서비스들이 있습니다. 인공지능 서비스는 우리의 삶에 많은 변화와 혁신을 가져왔습니다. 그렇다면, 어떤 인공지능 서비스들이 있고, 어떻게 활용할 수 있을까요? 인공지능 서비스는 크게 다음과 같은 분야로 나눌 수 있습니다. 음성 인식 및 음성 합성 음성 인식은 사람의 말을 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 음성 합성은 컴퓨터가 사람의 목소리와 비슷하게 말을 생성하는 기술입니다. 이러한 기술들은 스마트폰의 음성 비서, 스마트 스피커, 자동차 내비..